Розробка моделі нейронної мережі для усунення неоднозначності омографів у текстових даних

Abstract

Дане дослідження присвячене можливості моделі нейронної мережі для усунення неоднозначності омографів у текстових даних. Його метою є підвищення якості обробки тексту, зокрема, підвищення точності розпізнавання слів, які мають більше одного значення, за допомогою розробки та впровадження нейронної мережі, яка буде мати можливість усувати неоднозначності омографів у текстових даних в реальному часі.

This study is devoted to the possibility of a neural network model to eliminate the ambiquity of homographs in textual data. Its goal is to improve the quality of text processing, in particular, to improve the accuracy of recognizing of words that have more than one meaning, through the development and implementation of a neural network that will be able to resolve homograph ambiquities in text data in real time.